Intelligent artificiel-Google s'inspire de la stratégie de Nvidia information fournie par Reuters 26/11/2025 à 19:11
((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto)) par Krystal Hu
(Artificial Intelligencer est publié tous les mercredis. Vous pensez que votre ami ou collègue devrait nous connaître? Transmettez-lui cette lettre d'information. Ils peuvent également s'abonner ici .) Joyeux Thanksgiving avant l'heure! Au-delà de l'éclat des néons du Strip de Las Vegas, c'est un autre type de jeu à enjeux élevés qui s'est déroulé la semaine dernière. J'étais là, avec quelques centaines d'investisseurs en technologie, à la conférence annuelle de Goldman Sachs sur les entreprises innovantes privées, où l'humeur était résolument partagée. Dans les conversations avec les banquiers et les investisseurs, je n'ai cessé d'entendre parler de l'écart de sentiment entre les sociétés de logiciels publiques et les sociétés d'intelligence artificielle privées. Les sociétés de logiciels publiques telles que Salesforce
CRM.N et Adobe ADBE.O , qui étaient autrefois les points d'ancrage des valorisations technologiques, semblent fragiles aux yeux des investisseurs. Nombre d'entre elles tentent encore de comprendre comment coexister avec des outils tels que le codage par IA, les flux de travail autonomes et les systèmes agentiques émergents, qui menacent tous de briser le modèle logiciel traditionnel. Pendant ce temps, sur les marchés privés, l'énergie est très différente. Les levées de fonds de plusieurs milliards de dollars dans le domaine de l'IA - de Databricks à Anthropic - continuent d'attirer des capitaux à des valorisations de cent milliards de dollars, soutenues par l'adoption rapide par les entreprises et la croissance du chiffre d'affaires. Le bruit des introductions en bourse s'intensifie également. De plus en plus d'entreprises se préparent pour l'année prochaine, en peaufinant leurs récits sur l'IA en vue du dépôt du document S-1 - le document d'enregistrement requis pour entrer en bourse - en détaillant comment l'IA réduit les coûts et comment elle aide à conquérir des clients plus rapidement et à moindre coût. Ensuite, l'intersection la plus chaude entre la technologie et la finance en ce moment - le financement des puces et des centres de données - fait son chemin dans le pipeline d'opérations de Goldman. Les manœuvres financières qui se cachent derrière cette ruée vers l'or de l'IA sont à la fois ce qui excite certains investisseurs et ce qui en inquiète d'autres. Cette semaine, nous verrons comment Google s'inspire de l'ingénierie financière de Nvidia pour arracher à l'acteur dominant une part du marché du matériel d'IA, et pourquoi les investisseurs du marché obligataire s'inquiètent des dépenses liées à l'IA. Faites défiler l'article.
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GOOGLE S'INSPIRE DU LIVRE DE JEU DE NVIDIA
Aujourd'hui, la course au matériel d'IA porte autant sur la puissance de feu financière et la créativité que sur la technologie. Pendant des années, Nvidia NVDA.O a régné en maître en tant que fournisseur de choix pour le calcul de l'IA. Mais aujourd'hui, Google GOOGL.O s'inspire de Nvidia en utilisant son bilan et sa cote de crédit, en plus de ses puces, pour gagner des clients et s'assurer de précieuses capacités dans les centres de données. Cela a commencé lorsque les géants de la technologie ont investi dans des startups d'IA - OpenAI et xAI pour Nvidia; Anthropic et Safe Superintelligence pour Google - qui, en retour, ont exécuté leurs modèles sur le matériel et les services en nuage des investisseurs. Aujourd'hui, les deux entreprises ressemblent de plus en plus à des prêteurs. Pour inciter davantage de clients à utiliser ses puces Tensor Processing Unit exclusives, Google s'est rendu compte qu'il lui fallait davantage de centres de données prêts pour les TPU. Cela signifie qu'il faut les financer, créant ainsi une boucle circulaire dans laquelle les fabricants de puces financent l'infrastructure qui stimule la demande de leurs puces, et prennent les risques si cette boucle se brise. Nvidia a donné le ton lorsqu'elle a commencé à soutenir les contrats de location de ses GPU - les puissantes puces qui servent de moteur à l'IA - en aidant ses clients à financer d'énormes clusters de calcul. Google a répondu par quelque chose de plus audacieux: un accord complexe le mois dernier avec le mineur de bitcoin s TeraWulf WULF.O et le fournisseur de cloud FluidStack qui a rapidement fait parler de lui et qui est maintenant considéré comme un nouveau modèle pour le financement de l'infrastructure de l'IA. Google n'était pas seulement un client des centres de données - il a joué le rôle de banque et d'assureur, ce qui a rendu l'ensemble du projet viable. TeraWulf et FluidStack n'auraient jamais pu lever des milliards pour construire des centaines de mégawatts de capacité d'IA, car peu de prêteurs accepteraient de signer un bail de 20 à 25 ans sur la base du crédit des startups. Google est donc intervenu en garantissant un bail pouvant aller jusqu'à 1,8 milliard de dollars, en échangeant le risque de FluidStack contre la notation AA+ de Google. Cette garantie a permis de débloquer un financement par emprunt bon marché, et Google a reçu des bons de souscription convertibles en environ 8 % de TeraWulf - une rémunération pour la "location" de son bilan. En agissant comme garant, Google obtient en retour les mégawatts sécurisés pour les déploiements de TPU. Ces accords permettent à Google de placer des TPU directement dans des installations exploitées par des clients. En cas de faillite d'une startup, Google peut reprendre le bail. Il s'agit d'une version à fort enjeu du financement des fournisseurs - le type d'ingénierie du crédit autrefois réservé à la construction aéronautique. Alors que les TPU commencent enfin à faire parler d'elles en dehors de Google, les investisseurs commencent à reconnaître la valeur d'une véritable alternative à Nvidia sur le marché. Bien entendu, Nvidia ne regarde pas en silence. Dans une déclaration répondant au rapport de The Information selon lequel Meta explorait un accord de TPU de plusieurs milliards de dollars, Nvidia a déclaré: "Nous sommes ravis du succès de Google, qui a réalisé de grandes avancées dans le domaine de l'IA, et nous continuons à fournir Google. Nvidia a une génération d'avance sur l'industrie" Le géant des puces a également profité de son dernier appel à résultats pour souligner l'utilisation du GPU d'Anthropic suite à un investissement de 5 milliards de dollars , ce qui est remarquable car Anthropic est l'un des plus grands utilisateurs de TPU en dehors de Google. Les deux entreprises redoublent d'efforts non seulement sur le plan technologique, mais aussi sur le plan de l'ingénierie financière afin de garder près d'elles les clients les plus précieux de l'IA. La bataille entre GPU et TPU n'est pas seulement une question de rapidité d'exécution des puces - il s'agit de savoir qui peut financer l'avenir de l'intelligence.
GRAPHIQUE DE LA SEMAINE:
Wall Street a du mal à digérer une vague de nouvelles dettes de la part des entreprises qui construisent l'infrastructure mondiale de l'IA. Le graphique montre que les géants Amazon, Alphabet, Meta et Oracle ont vendu pour plus de 75 milliards de dollars d'obligations de qualité depuis le début du mois de septembre, selon Bank of America Global Research. C'est plus que ce qu'ils ont émis au cours des trois dernières années combinées. Alors que les investisseurs en bourse sont déjà inquiets des valorisations faramineuses des noms de l'IA, les investisseurs en obligations, qui sont généralement les plus stables et les moins enclins à prendre des risques, commencent également à revoir leurs attentes. Les écarts de taux des obligations américaines de bonne qualité ont atteint leur point le plus élevé depuis juin, ce qui signifie que les investisseurs demandent une prime plus importante par rapport aux bons du Trésor qu'il y a seulement quelques mois. Il s'agit d'une indication subtile mais claire que le marché ressent la pression de la nouvelle dette émise par les hypercalculateurs d'IA.